散户也能玩转的量化：用EXCEL做量化（一）量化是什么

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当前市场上量化兴风作浪，以至于中小交易者人人谈量化而色变。但“量化”究其本身只是一种交易方法或者理念，只是其进入门槛相对较高，其本身并不神秘，甚至量化所有的秘密，都在大学本科课本里。

因此，与其抱怨量化，不如师夷长技以制夷，学习量化的方法和理念，不断提升自己的交易能力。

在此，我们将分一系列内容，提供一个入门级的量化交易方法和教程。

一、“量化”的定义

官方定义：基于统计学和数学对市场价格运动进行定量化分析，通过计算机程序实现交易/投资的行为叫做量化交易/投资

个人理解：标准化的风险管理和资金管理行为叫做量化投资，定量化分析和计算机程序执行说明量化投资的过程是可以被标准化，有流程有细则有考核（最终的交易盈亏和胜率），所以我认为量化投资本质上是一种风险与资金管理流程。

二、“量化”的分类

量化的策略一般有以下分类：

仅为通俗的科普，不代表严格的定义

实际上，在量化选股的细分策略中，大多数策略都可以作为多因子模型的一个因子存在，那些细分策略实际上可以视为多因子策略的特殊情形（即只有一个因子的情况），因此多因子模型策略是量化选股的主流选股思想。

它本质上是希望通过建立某些因子（自变量）与股票价格/收益率（因变量）的线性回归模型，来判定市场是否出现误判，然后进行交易决策，不过这类策略更侧重中长期交易。

量化择时，在趋势追踪和市场情绪上其实都是可以纳入量化选股的框架中，趋势追踪主要是对均线技术的优化，除了均线技术，比较典型的是砖块图，用以判断市场趋势。对于市场情绪，我倾向于传统技术指标也应归入此类，因为这些技术指标本质上都是人的心理的自我实现和预期形成的，例如说市场上有一群交易者相信MACD金叉（短期线上穿长期线）时，股票会上涨，于是他们在这种情况下纷纷买入，只要他们的资金量够大，就会驱动股价上行。

因此我在量化择时里，把均线策略称之为“趋势追踪”，把均线策略以外的技术指标的交易策略都称之为“市场情绪”。不过与传统的技术交易策略不同的是，量化择时会对技术指标的参数进行优化，选择盈亏比和胜率最佳的参数在某一个股票上应用。

量化择时主要侧重于捕捉短线交易机会，更多地是运用在商品期货交易市场中，股票市场中的可以把量化择时作为降低成本的执行策略/工具。

套利策略一般与对冲有关，其目的在于消除β后获得超额收益α，因此在这一类策略中比较广泛地使用金融衍生工具。ETF套利主要是对市场对ETF基金的份额的价格与其成分股定价不一致进行套利，不过这种套利机会比较少。统计套利是非常成熟的套利策略，不过在国内市场无法做空，所以只能将其变形为指数增强策略。

三、“量化”的关系

传统的教科书认为，投资就三大流派：价值投资、量化投资/交易、技术交易，而我认为价值投资实际上分为“商业价值投资“（代表：沃伦·巴菲特）和”财务价值投资“（代表：斯比特·戴维斯，家族投资者，比较著名的就是”戴维斯双击“），但是只有财务价值投资与量化选股、量化择时三者有重合交集的部分，而且在目前的趋势下，技术交易实际上已经被量化择时策略取代（至少在机构中是这样，只有散户才继续采用传统而“经典”的技术交易）。套利策略是非常独立的策略，与量化选股和量化择时没关系。量化选股、择时与套利，都需要程序化交易进行执行。

四、“量化”的一般流程

根据一般的实践，量化投资/交易的运作过程分为三层（已经假定有一个完整的量化模型了）。

第一层：选股层，在这一层需要根据“量化选股模型“选择合适的股票构建股票池，限定要交易的股票的范围。实际上这个层面并不是非得要使用量化模型选股，用价值投资的选股方式也没问题。

第二层：趋势交易层，在这一层确定要交易的股票的资金分配和日内交易的数量，即投入多少钱买入目标股票，何时加仓/减仓，日内交易一次交易多少股合适。交易周期以日线和周线为主，交易依据是某一个具体的交易模型。

第三层：日内交易层，这一层是根据一个交易模型进行日内交易，在每日收盘前平掉所有仓位。

举一个例子：假设有甲、乙、丙三人组成了一个量化投资小组（现实中实际是三个专家决策系统），甲负责选股，乙负责趋势交易，丙负责日内交易。

甲运用量化选股模型选出了A股票；乙根据A股票的情况制定具体的趋势交易策略（量化择时模型），并确定于某个时刻建仓100手A股票，乙同时规定丙每日只能交易最多10次，每次交易10手；丙根据乙的规定，结合量化择时模型进行日内交易，在每天收盘前卖出、买入交易的头寸，使总头寸始终保持在100手的规模。

在该例子中，甲不得参与具体交易，乙进行交易时丙不交易，丙交易时乙不交易。丙的交易次数＞乙的交易次数＞甲的交易次数。

五、构建自己的量化模型

一般构建一个量化模型，大致分为以下几步：

以上是通用步骤，各自实践中可根据个人习惯进行调整，但是千言万语，量化远胜于人的地方在于其执行力，它能够有效克服人性弱点。

至于如何使用EXCEL进行简易的量化模型搭建，详见下回分解。

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